指纹图像模板生成方法及系统、指纹识别方法及系统.pdf

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1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910730825.1 (22)申请日 2019.08.08 (71)申请人 阿里巴巴集团控股有限公司 地址 英属开曼群岛大开曼资本大厦一座四 层847号邮箱 (72)发明人 孙宝林 (74)专利代理机构 北京国昊天诚知识产权代理 有限公司 11315 代理人 许振新朱文杰 (51)Int.Cl. G06K 9/00(2006.01) (54)发明名称 指纹图像模板生成方法及系统、 指纹识别方 法及系统 (57)摘要 本申请公开了一种指纹图像模板生成方法 及系统， 和指纹识。

2、别方法及系统。 该指纹模板生 成方法包括： 获取一个指纹图像的K个细节点； 分 别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方向 的矩形框， 计算每一个矩形框所覆盖的细节点之 间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋 转不变关系； 其中， 所述K和M为大于1的整数； 将 每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二 进制向量； 将所述二进制向量保存到指纹模板 中。 权利要求书4页 说明书13页 附图4页 CN 110610132 A 2019.12.24 CN 110610132 A 1.一种指纹图像模板生成方法， 包括： 获取一个指纹图像的K个细节点； 分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方。

3、向的矩形框， 计算每一个矩形框所覆 盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋转不变关系； 其中， 所述K和M 为大于1的整数； 将所述每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 将所述二进制向量保存到指纹模板中。 2.如权利要求1所述的指纹图像模板生成方法， 其中， 所述计算每一个矩形框所覆盖的 细节点之间的平移和旋转不变关系， 进一步包括： 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆盖的 细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 3.如权利要求2所述的指纹图像模板生成方法， 其中， 所述将每一组平移和旋转。

4、不变关 系分别量化为一个二进制向量， 进一步包括： 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转不变 关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预先分割为多个 小块； 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的每一 个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位的值 代表所述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 4.如权利要求1中任意一项。

5、所述的指纹图像模板生成方法， 其中， 所述将所述二进制向 量保存到指纹模板中之前， 还包括： 对所述二进制向量进行离散傅里叶变换； 将经过所述离 散傅里叶变换的二进制向量与以用户个人识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进 制向量； 所述将所述二进制向量保存到指纹模板， 进一步包括： 将所述不可逆的二进制向量保 存到所述指纹模板。 5.如权利要求1-4中任意一项所述的指纹图像模板生成方法， 其中， 所述M个不同方向 的矩形框通过一个矩形框以共同的中心点旋转M次得到； 或者， 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形框， 至 少有一组矩形框的大小和其他组矩形框。

6、的大小不同。 6.一种指纹识别方法， 包括： 获取待检测指纹图像的K个细节点； 分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方向的矩形框， 计算每一个矩形框所覆 盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋转不变关系； 其中， 所述K和M 为大于1的整数； 将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 将所得到的各个二进制向量和预先设置的指纹模板中注册指纹的二进制向量进行匹 配， 根据匹配程度判断所述待检测指纹和所述注册指纹是否属于同一个人。 权利要求书 1/4 页 2 CN 110610132 A 2 7.如权利要求6所述的指纹识别方法， 其中， 所述计算每一个矩形框所覆盖。

7、的细节点之 间的平移和旋转不变关系， 进一步包括： 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆盖的 细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 8.如权利要求7所述的指纹识别方法， 其中， 所述将每一组平移和旋转不变关系分别量 化为一个二进制向量， 进一步包括： 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转不变 关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该。

8、二维平面被预先分割为多个 小块； 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的每一 个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位的值 代表所述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 9.如权利要求6中任意一项所述的指纹识别方法， 其中， 所述将每一组平移和旋转不变 关系分别量化为一个二进制向量之后， 还包括： 对所述二进制向量进行离散傅里叶变换； 将 经过所述离散傅里叶变换的二进制向量与以用户个人识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不 可逆的二进制向量； 所述将所得到的各个二进制向量和预先设置的指纹模板中注册指纹的二进制向量进 行匹配。

9、， 进一步包括： 将所得到的各个所述不可逆的二进制向量和所述指纹模板中的不可 逆的二进制向量进行匹配。 10.如权利要求6-9中任意一项所述的指纹识别方法， 其中， 所述M个不同方向的矩形框 通过一个矩形框以共同的中心点旋转M次得到； 或者， 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形框， 至 少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的大小不同。 11.一种指纹图像模板生成系统， 包括： 细节点获取模块， 用于获取一个指纹图像的K个细节点； 细节点关系提取模块， 用于分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方向的矩形 框， 计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转。

10、不变关系， 得到K*M组平移和旋转 不变关系； 其中， 所述K和M为大于11的整数； 量化模块， 用于将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 存储模块， 用于将所述二进制向量保存到指纹模板中。 12.如权利要求11所述的指纹图像模板生成系统， 其中， 所述细节点关系提取模块通过 以下方式计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系： 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆盖的 细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 13.如权利要求12所述的指纹图像模板生成系统， 其中， 所述量化模块通过以下方式将 每。

11、一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转不变 权利要求书 2/4 页 3 CN 110610132 A 3 关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预先分割为多个 小块； 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的每一 个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位的值 代表所述二维平面。

12、中对应的一个小块是否存在映射点。 14.如权利要求11中任意一项所述的指纹图像模板生成系统， 其中， 还包括保护变换模 块， 用于对所述量化模块输出的二进制向量进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶 变换的二进制向量与以用户个人识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量， 输出到所述存储模块以存储到所述指纹模板中。 15.如权利要求11-14中任意一项所述的指纹图像模板生成系统， 其中， 所述M个不同方 向的矩形框通过一个矩形框以共同的中心点旋转M次得到； 或者， 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形框， 至 少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的。

13、大小不同。 16.一种指纹识别系统， 包括： 细节点获取模块， 用于获取待检测指纹图像的K个细节点； 细节点关系提取模块， 用于分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方向的矩形 框， 计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋转 不变关系； 其中， 所述K和M为大于11的整数； 量化模块， 用于将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 匹配模块， 用于将所得到的各个二进制向量和预先设置的指纹模板中注册指纹的二进 制向量进行匹配， 根据匹配程度判断所述待检测指纹和所述注册指纹是否属于同一个人。 17.如权利要求16所述的指纹识别系统， 其中， 所。

14、述细节点关系提取模块通过以下方式 计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系： 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆盖的 细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 18.如权利要求17所述的指纹识别系统， 其中， 所述量化模块通过以下方式将每一组平 移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量： 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转不变 关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维平面， 每一对距。

15、离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预先分割为多个 小块； 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的每一 个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位的值 代表所述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 19.如权利要求16中任意一项所述的指纹识别系统， 其中， 还包括保护变换模块， 用于 对所述量化模块输出的二进制向量进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶变换的二 权利要求书 3/4 页 4 CN 110610132 A 4 进制向量与以用户个人识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量；。

16、 所述匹配模块使用所述保护变换模块输出的不可逆的二进制向量和所述指纹模板中 注册指纹的不可逆的二进制向量的进行匹配。 20.如权利要求16-19中任意一项所述的指纹识别系统， 其中， 所述M个不同方向的矩形 框通过一个矩形框以共同的中心点旋转M次得到； 或者， 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形框， 至 少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的大小不同。 21.一种注册指纹图像处理设备， 包括： 存储器， 用于存储计算机可执行指令； 以及， 处理器， 用于在执行所述计算机可执行指令时实现如权利要求1至10中任意一项所述 的方法中的步骤。 22.一种计算机可读存。

17、储介质， 所述计算机可读存储介质中存储有计算机可执行指令， 所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如权利要求1至10中任意一项所述的方法中的 步骤。 权利要求书 4/4 页 5 CN 110610132 A 5 指纹图像模板生成方法及系统、 指纹识别方法及系统 技术领域 0001 本说明书涉及计算机领域。 背景技术 0002 随着当前已进入信息时代， 传统的以密码为特征的识别技术， 如口令码、 PIN码等 越来越难以满足当下的信息安全需求。 在这种情况下， 生物特征识别技术得到迅速发展。 它 作为一种颇具应用价值和前景的技术手段能够提高身份认证的安全性， 并能以更加便捷的 方式满足日常生活中的。

18、加解密需求。 其中， 在对稳定性、 识别精度、 用户接受度、 便捷程度以 及低硬件成本等方面综合考量下， 发现指纹这一生物特征与传统生物特征识别相比具有天 然优势。 0003 然而， 目前指纹识别技术的速度、 精准度、 方便性以及安全性等仍然不能满足需 求。 发明内容 0004 本说明书提供了一种指纹图像模板生成方法及系统， 以及指纹识别方法及系统， 使基于指纹模板的加密速度更快、 指纹模板的精度更高、 指纹模板加密的实施过程更安全 和方便。 0005 本申请公开了一种指纹图像模板生成方法， 包括： 0006 获取一个指纹图像的K个细节点； 0007 分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方。

19、向的矩形框， 计算每一个矩形框 所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋转不变关系； 其中， 所述K 和M为大于1的整数； 0008 将所述每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 0009 将所述二进制向量保存到指纹模板中。 0010 在一个优选例中， 所述计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变 关系， 进一步包括： 0011 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆 盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 0012 在一个优选例中， 所述将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个。

20、二进制向 量， 进一步包括： 0013 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转 不变关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 0014 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维 平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预先分割为 多个小块； 0015 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的 说明书 1/13 页 6 CN 110610132 A 6 每一个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位 的值代表所。

21、述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 0016 在一个优选例中， 所述将所述二进制向量保存到指纹模板中之前， 还包括： 对所述 二进制向量进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶变换的二进制向量与以用户个人 识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量； 0017 所述将所述二进制向量保存到指纹模板， 进一步包括： 将所述不可逆的二进制向 量保存到所述指纹模板。 0018 在一个优选例中， 所述M个不同方向的矩形框通过一个矩形框以共同的中心点旋 转M次得到； 或者， 0019 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形 框， 至少有一组矩形框的大小和。

22、其他组矩形框的大小不同。 0020 本申请还公开了一种指纹识别方法， 包括： 0021 获取待检测指纹图像的K个细节点； 0022 分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方向的矩形框， 计算每一个矩形框 所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋转不变关系； 其中， 所述K 和M为大于1的整数； 0023 将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 0024 将所得到的各个二进制向量和预先设置的指纹模板中注册指纹的二进制向量进 行匹配， 根据匹配程度判断所述待检测指纹和所述注册指纹是否属于同一个人。 0025 在一个优选例中， 所述计算每一个矩形框所覆盖的细节点。

23、之间的平移和旋转不变 关系， 进一步包括： 0026 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆 盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 0027 在一个优选例中， 所述将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向 量， 进一步包括： 0028 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转 不变关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 0029 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维 平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中。

24、， 该二维平面被预先分割为 多个小块； 0030 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的 每一个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位 的值代表所述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 0031 在一个优选例中， 所述将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量 之后， 还包括： 对所述二进制向量进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶变换的二进 制向量与以用户个人识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量； 0032 所述将所得到的各个二进制向量和预先设置的指纹模板中注册指纹的二进制向 量进行匹配， 。

25、进一步包括： 将所得到的各个所述不可逆的二进制向量和所述指纹模板中的 不可逆的二进制向量进行匹配。 说明书 2/13 页 7 CN 110610132 A 7 0033 在一个优选例中， 所述M个不同方向的矩形框通过一个矩形框以共同的中心点旋 转M次得到； 或者， 0034 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形 框， 至少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的大小不同。 0035 本申请还公开了一种指纹图像模板生成系统， 包括： 0036 细节点获取模块， 用于获取一个指纹图像的K个细节点； 0037 细节点关系提取模块， 用于分别以每一个所述细节点为中心构造M。

26、个不同方向的 矩形框， 计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和 旋转不变关系； 其中， 所述K和M为大于11的整数； 0038 量化模块， 用于将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 0039 存储模块， 用于将所述二进制向量保存到指纹模板中。 0040 在一个优选例中， 所述细节点关系提取模块通过以下方式计算每一个矩形框所覆 盖的细节点之间的平移和旋转不变关系： 0041 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆 盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 0042 在一个优。

27、选例中， 所述量化模块通过以下方式将每一组平移和旋转不变关系分别 量化为一个二进制向量； 0043 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转 不变关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 0044 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差映射到一个二维 平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预先分割为 多个小块； 0045 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的 每一个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位 的值代表所。

28、述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点 0046 在一个优选例中， 还包括保护变换模块， 用于对所述量化模块输出的二进制向量 进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶变换的二进制向量与以用户个人识别码生成 的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量， 输出到所述存储模块以存储到所述指纹模板 中。 0047 在一个优选例中， 所述M个不同方向的矩形框通过一个矩形框以共同的中心点旋 转M次得到； 或者， 0048 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形 框， 至少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的大小不同。 0049 本申请还公开了一种指纹识别系统， 包括： 0。

29、050 细节点获取模块， 用于获取待检测指纹图像的K个细节点； 0051 细节点关系提取模块， 用于分别以每一个所述细节点为中心构造M个不同方向的 矩形框， 计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和 旋转不变关系； 其中， 所述K和M为大于11的整数； 0052 量化模块， 用于将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 说明书 3/13 页 8 CN 110610132 A 8 0053 匹配模块， 用于将所得到的各个二进制向量和预先设置的指纹模板中注册指纹的 二进制向量进行匹配， 根据匹配程度判断所述待检测指纹和所述注册指纹是否属于同一个 人。。

30、 0054 在一个优选例中， 所述细节点关系提取模块通过以下方式计算每一个矩形框所覆 盖的细节点之间的平移和旋转不变关系： 0055 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别计算该矩形框所覆 盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为所述平移和旋转不变关系。 0056 在一个优选例中， 所述量化模块通过以下方式将每一组平移和旋转不变关系分别 量化为一个二进制向量： 0057 对于每一个矩形框分别执行以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转 不变关系的量化， 得到对应该组平移和旋转不变关系的一个二进制向量： 0058 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距。

31、离和角度差映射到一个二维 平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预先分割为 多个小块； 0059 根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进制向量的 每一个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进制比特位 的值代表所述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 0060 在一个优选例中， 还包括保护变换模块， 用于对所述量化模块输出的二进制向量 进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶变换的二进制向量与以用户个人识别码生成 的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量； 0061 所述匹配模块使用所述保护变换模。

32、块输出的不可逆的二进制向量和所述指纹模 板中注册指纹的不可逆的二进制向量的进行匹配。 0062 在一个优选例中， 所述M个不同方向的矩形框通过一个矩形框以共同的中心点旋 转M次得到； 或者， 0063 所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组内包括大小相同方向不同多个矩形 框， 至少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的大小不同。 0064 本申请还公开了一种注册指纹图像处理设备， 包括： 0065 存储器， 用于存储计算机可执行指令； 以及， 0066 处理器， 用于在执行所述计算机可执行指令时实现如前文描述的方法中的步骤。 0067 本申请还公开了一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储。

33、介质中存储有计 算机可执行指令， 所述计算机可执行指令被处理器执行时实现如前文描述的方法中的步 骤。 0068 本说明书的实施例分别以指纹图像中的每一个细节点为中心构造多个不同方向 的矩形框， 计算每一个矩形框中细节点的平移和旋转不变关系(例如每一个细节点和矩形 框中心点之间的距离和角度差)， 将这些平移和旋转不变关系量化为二进制向量。 通过比较 两个指纹图像的二进制向量就可以判断这两个指纹图像是否属于同一个人。 因为在根本上 使用的是细节点之间的平移和旋转不变关系， 并不是原始的细节点信息， 所以可以免配准、 可撤销， 并且使基于指纹模板的加密速度更快、 并使指纹模板的精度更高、 并使指纹模。

34、板加 密的实施过程更安全和方便。 说明书 4/13 页 9 CN 110610132 A 9 0069 进一步的， 本说明书的实施例还可以通过平面量化来将平移和旋转不变关系转换 为二进制向量， 从而压缩要存储的信息， 进一步保护指纹的原始信息。 0070 进一步的， 本说明书的实施例还可以对二进制向量进行DFT变换， 与用户特定的随 机矩阵相乘， 从而实现对二进制向量的保护。 0071 本说明书中记载了大量的技术特征， 分布在各个技术方案中， 如果要罗列出本申 请所有可能的技术特征的组合(即技术方案)的话， 会使得说明书过于冗长。 为了避免这个 问题， 本说明书上述发明内容中公开的各个技术特征。

35、、 在下文各个实施方式和例子中公开 的各技术特征、 以及附图中公开的各个技术特征， 都可以自由地互相组合， 从而构成各种新 的技术方案(这些技术方案均应该视为在本说明书中已经记载)， 除非这种技术特征的组合 在技术上是不可行的。 例如， 在一个例子中公开了特征A+B+C， 在另一个例子中公开了特征A +B+D+E， 而特征C和D是起到相同作用的等同技术手段， 技术上只要择一使用即可， 不可能同 时采用， 特征E技术上可以与特征C相组合， 则， A+B+C+D的方案因技术不可行而应当不被视 为已经记载， 而A+B+C+E的方案应当视为已经被记载。 附图说明 0072 图1是根据本说明书第一实施方。

36、式的指纹图像模板生成方法的流程示意图； 0073 图2是根据本说明书第一实施方式的指纹图像模板生成方法的细节流程示意图； 0074 图3是根据本说明书第二实施方式的指纹识别方法的流程示意图； 0075 图4是根据本说明书第二实施方式的指纹识别方法的细节流程示意图； 0076 图5是根据本说明书第一实施方式的指纹图像模板生成方法中不同尺度矩形框的 示意图； 0077 图6是根据本说明书第一实施方式的指纹图像模板生成方法中， 一个参考点为中 心所构造的3个不同旋转角度的矩形框， 以及位于该参考点相应的每个不同旋转角度的矩 形框内的所有的相邻细节点的示意图； 0078 图7是根据本说明书第一实施方式。

37、的指纹图像模板生成方法中的二维分割平面的 示意图； 0079 图8是根据本说明书第三实施例的指纹图像模板生成系统的结构示意图； 0080 图9是根据本说明书第四实施例的指纹识别系统的结构示意图。 具体实施方式 0081 在以下的叙述中， 为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。 但是， 本 领域的普通技术人员可以理解， 即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化 和修改， 也可以实现本申请所要求保护的技术方案。 0082 下面说明部分概念： 0083 量化： 指将信号的连续取值(或者大量可能的离散取值)近似为有限多个(或较少 的)离散值的过程。 0084 指纹模板： 用于存储注。

38、册指纹的特征信息的信息集合。 0085 平移和旋转不变关系： 是指不会随坐标系的平移和旋转而变化的相对位置关系。 0086 二进制向量： 是指由多个比特位依次构成的向量， 每一个比特位的值可以是0或1。 说明书 5/13 页 10 CN 110610132 A 10 0087 下面将结合附图对本说明书的实施方式作进一步地详细描述。 0088 首先， 参见图1， 详细描述本申请的第一实施方式的注册指纹图像处理方法的具体 流程。 0089 如图1所示， 本说明书的一个实施例的指纹图像模板生成方法， 包括： 0090 步骤110： 获取一个指纹图像的K个细节点； 0091 步骤120： 分别以每一个。

39、所述细节点为中心构造M个不同方向的矩形框， 计算每一 个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和旋转不变关系， 得到K*M组平移和旋转不变关系； 其 中， 所述K和M为大于1的整数； 0092 步骤130： 将每一组平移和旋转不变关系分别量化为一个二进制向量； 0093 步骤140： 将所述二进制向量保存到指纹模板中。 0094 下面将对每个步骤进行详细的解释说明。 0095 对于步骤110： 0096 可选的， 在一个实施例中个， 先获取注册指纹图像， 从该指纹图像中提取至少一个 细节点。 0097 对于步骤120： 0098 可选的， 在一个实施例中， 所述M个不同方向的矩形框通过一个矩形框以共同。

40、的中 心点旋转M次得到， 可选的， 所述矩形框每一次旋转的角度为 /M。 但需指出， 本说明书的实 施例并不限于此， 在另一个实施例中， 也可以将所述M个不同方向的矩形框分为N组， 每一组 内包括大小相同方向不同多个矩形框， 至少有一组矩形框的大小和其他组矩形框的大小不 同。 上述M与N分别为大于等于1的整数。 例如， 图5示出了不同尺度矩形框的示意图， 其中， 矩 形框中心较大的圆点表示一个参考点， 其周围较小的圆点表示该参考点的周围细节点。 又 例如， 图6示出了以一个参考点为中心所构造的3个不同旋转角度的矩形框， 以及位于该参 考点相应的每个不同旋转角度的矩形框内的所有的相邻细节点。 0。

41、099 需指出， 所有的细节点都包含两个信息， 一个是该细节点的坐标信息， 即(xi， yi)， 另一个是该指纹细节点的角度信息， 即 i。 本领域技术人员知道， 角度信息 i对于细节点而 言是已知信息。 0100 可选的， 在一个实施例中， 所述计算每一个矩形框所覆盖的细节点之间的平移和 旋转不变关系， 进一步包括： 对于每一个矩形框， 以该矩形框中心的细节点为参考点， 分别 计算该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间的距离和角度差， 以作为细节点与参考点 之间的平移和旋转不变关系。 本领域技术人员可以理解， 虽然上述实施例中计算得到的距 离和角度差都是相对于中心参考点的， 但是， 可以等价。

42、地变换成各个细节点之间的距离和 角度差， 在本实施例中， 细节点之间的距离和角度差就是细节点之间的平移和旋转不变关 系的一种实现方式， 因为细节点之间的距离和角度差不会随坐标系的平移和旋转而变化。 0101 这样做的好处在于， 能够更加全面地反映两者之间的邻近关系情况， 例如， 邻近关 系可以由向量L表示。 具体的， 将所述参考点(xi， yi， i)与第j个相邻细节点(xj， yj， j)之间 的距离设为dij， 将参考点与第j个相邻细节点之间的角度差设为 ij， 则参考点(xi， yi， i)与 第j个相邻细节点(xj， yj， j)之间距离dij与角度差 ij计算方式如下： 0102 (。

43、xj-xi)cos i+(yj-yi)sin i 0103 (xj-xi)sin i-(yj-yi)cos i 说明书 6/13 页 11 CN 110610132 A 11 0104 0105 0106 在本说明书的实施例中， dij和 ij分别为参考点与各个相邻细节点间的距离和角 度差。 0107 对于步骤130： 0108 可选的， 如图2所示， 在一个实施例中， 本步骤130可以对于每一个矩形框分别执行 以下步骤， 从而实现该矩形框对应的一组平移和旋转不变关系的量化， 得到对应该组平移 和旋转不变关系的一个二进制向量： 0109 步骤1302： 将该矩形框所覆盖的细节点和所述参考点之间。

44、的距离和角度差映射到 一个二维平面， 每一对距离和角度差对应该二维平面的一个映射点， 其中， 该二维平面被预 先分割为多个小块； 0110 步骤1304:根据所述二维平面中映射点的分布生成一个二进制向量， 其中， 该二进 制向量的每一个二进制比特位对应所述二维平面的一个小块， 该二进制向量的每一个二进 制比特位的值代表所述二维平面中对应的一个小块是否存在映射点。 0111 具体的， 举例来说， 根据所述每个参考点与相应的每个相邻细节点之间的距离dij 与角度差 ij， 确定该参考点和它的所有相邻细节点之间的邻近关系， 因此， 该邻近关系的向 量Lr可以表示为： 0112 Lrd11, 11,d。

45、21, 21,.,dm1, m1,d12, 12,d22, 22,.,dn2, n2.,d1M, 1M,d2M, 2M,.,doM, oM 0113 对上述参考点集合中的每个参考点(xi， yi)， 分别确定表示该参考点和它相应的所 有相邻细节点之间的邻近关系的向量Lr。 0114 由此， 所有参考点与它相应的相邻细节点之间的邻近关系表示为： 0115 LL1,L2,Lr,Lk 0116 然后， 对上述每个参考点与所有相应的相邻细节点之间的邻近关系的向量Lr进行 平面量化， 获得表示所述每个参考点和所有相应的相邻细节点之间的邻近关系的向量Lr对 应的二进制向量， 即， 二进制串(Hw)。 具体。

46、的， 如图7所示， 将二维平面分割为多个小块， 形成 二维分割平面， 分别将所述每个参考点与相应的每个相邻细节点之间的距离与角度差的向 量， 映射到所述二维分割平面相应的小块中。 其中， 所述二维分割平面的小块中的每个映射 点， 表示一个参考点与相应的一个相邻细节点之间的距离与角度差的向量。 进一步的， 将每 个参考点和它的所有相邻细节点之间的邻近关系的向量Lr表示为一组二维向量Lrdij, ij， 以便绘制在下文中进行分割后的二维平面中的小块内。 0117 在本实施例中， 在上述二维平面上， x轴表示参考点与第j个相邻细节点之间的距 离dij， y轴表示参考点与第j个相邻细节点之间的角度差 。

47、ij。 0118 可选的， 在一个实施例中， 对于二维平面， x轴与y轴的取值范围可以分别为： x轴的 范围是0至矩形框的对角线长度的一半， 该矩形框是指上述用于确定参考点相应的相邻细 节点的矩形框； y轴的范围是0至2 。 0119 并且， 将该二维平面分割成大小为cxcy的小块。 其中， 说明书 7/13 页 12 CN 110610132 A 12 0120 0121 其中， cs与cy分别表示划分小块的长度大小。 0122 进一步的， 将上述表示每个参考点和它的所有相邻细节点之间的邻近关系的二维 向量Lrdij, ij绘制在分割好的二维平面中， 即， 二维分割平面中。 如图7所示。 0。

48、123 本实施例中， 将二维平面分割为多个小块， 将每个参考点与相应的每个相邻细节 点之间的距离与角度差， 映射到所述二维分割平面相应的小块中。 0124 然后， 根据所述二维分割平面中所述每个小块中是否存在映射点， 将所述每个参 考点与相应的每个相邻细节点之间的距离与角度差转换为对应的二进制向量， 由所述二进 制向量构成二进制串， 其中， 当所述小块中的映射点的数量大于等于1， 则记为1， 否则记为 0。 0125 在本步骤中， 根据绘制好的二维分割平面图， 将上述二维向量Lrdij, ij进一步 量化为一维二进制向量。 0126 可选的， 在一个实施例中， 当上述二维分割平面中的小块中的二。

49、维向量Lrdij, ij对应的相邻细节点的数量大于或等于1时， 二进制数记为1， 否则记为0。 由此， 形成一个 二进制串(Hw)。 0127 举例来说， 如图7所示， 若小块内包含细节点， 则标为1， 从左至右， 从上至下进行扫 描， 则可生成二进制串。 0128 但是， 本申请并不限于此， 在其它实施例中， 也可以使用不同方式， 根据小块中的 映射点的数量， 确定对应的二进制向量， 并由二进制向量构成二进制串， 在此不做赘述。 0129 在本步骤中， 根据所述二维分割平面中所述每个小块中是否存在映射点， 将所述 每个参考点与相应的每个相邻细节点之间的距离与角度差转换为对应的二进制向量， 由。

50、所 述二进制向量构成二进制串。 0130 这样做的好处在于， 能够使后续验证步骤中的计算速度更快。 0131 对于步骤140： 将所述二进制向量保存到指纹模板中。 0132 可选的， 在一个实施例中， 本步骤140中， 在所述将所述二进制向量保存到指纹模 板中之前， 还包括： 对所述二进制向量进行离散傅里叶变换； 将经过所述离散傅里叶变换的 二进制向量与以用户个人识别码生成的随机矩阵相乘， 得到不可逆的二进制向量。 相应的， 此后， 将所述不可逆的二进制向量保存到所述指纹模板。 0133 例如， 本步骤可以通过以下具体方式来实现。 0134 首先， 利用离散傅里叶变换(Discrete Fou。